在汽车零配件制造工厂中，我们生产的零配件需满足不同品牌（如宝马、大众、一汽等）以及各类车型（包括燃油车、纯电动车、混合动力车等）的需求。这意味着每个零件可能适用于众多车型，既有可能专属于一种车型，也有可能适用于多种车型。为此，PMC（生产计划与控制）部门在制定生产计划与排程时，必须依据零件对应的不同车型数量准确地估算其所需产量，以有效应对主机厂提出的复杂且多变的需求，确保供应链的响应能力与稳定性。

通常情况下，遵循的原则是：零件适用的车型越多，对该零件的需求量相应越大。因此，在进行需求预测时，可适当提高此类零件的安全库存水平。反之，对于适用车型较少的零件，则可适度降低其安全库存。鉴于零件与对应车型之间的关联性至关重要，PMC（生产计划与控制）部门必须具备快速匹配零件与车型的能力，并对二者关系进行有效的统计与分析。

特别需要注意的是，针对零件与车型间的对应关系数据处理，例如将复杂的二维对应关系转化为直观的一维对应关系等报表转换工作，也是PMC工作中的关键环节。

以下图所示为例：我们从工厂技术部门获取了一份详尽的零件与车型对应表格。表格中，B列列出了工厂所生产的各零件编号，而横向第3行则标识出各零件适用的车型类型，如燃油车、纯电动车等。第4行则进一步展示了各车型所包含的配置情况，即同一车型可能拥有多个不同的配置版本。例如，“X5-纯电车”这一车型下，对应的配置型号包括E09、E10等。

值得注意的是，表格中车型与对应配置的关系呈现为合并单元格的形式。具体来说，“X5-纯电车”作为一个整体标题，是由若干个相邻单元格合并而成，以此来清晰表示该车型及其下属所有配置的归属关系。

在进行PMC（生产计划与控制）排程时，最应避免的情况之一便是表格中存在合并单元格。此举会对表格的灵活性造成极大制约，特别是在处理技术部门提供的零件与车型多维度对应关系时，会显著增加排程操作的复杂性。鉴于此，将原有的多维度对应关系转化为统一的标准一维对应关系极为必要。这一转化过程不仅能简化引用过程，更能显著提升PMC排程工作的效率。

由于原始表格中包含了合并单元格，所以在进行转换之前，必须先解除这些合并状态。一旦完成去合并操作，便能顺利地将零件适用的车型类型数据转置为一维（即一列）格式。为此，可以运用如下公式实现快速转换：

=TOCOL(IF(C5:I10="√",SCAN("",C3:I3,LAMBDA(X,Y,IF(Y="",X,Y))),NA()),3)

该公式功能解读如下：

TOCOL：该函数用于将指定区域内数据转置为一列。参数3为屏蔽错误，配合IF返回的NA错误值，可以快速的没有对应的零件过滤掉。

IF(C5:I10="√", ... , NA())：条件判断结构，检查C5到I10区域内的单元格是否含有“√”标记。如果有，则执行括号内后续操作；否则返回NA（代表缺失值）。

SCAN("", C3:I3, LAMBDA(X,Y,IF(Y="",X,Y)))：使用SCAN函数逐行扫描C3到I3区域内的车型类型数据，并结合自定义LAMBDA函数处理每一行数据。

初始值""：SCAN函数开始时的累加器初始值为空字符串。

LAMBDA(X,Y,IF(Y="",X,Y))：自定义匿名函数，接收两个参数：当前累加器值X和当前行的车型类型Y。该函数逻辑为：如果Y为空字符串，则返回累加器X（保持原样）；否则返回Y（即当前车型类型）。这样做的目的是在遇到空值时保留之前累加的结果，遇到非空值时更新累加结果。

综上所述，该公式通过一系列嵌套函数操作，实现了合并单元格解除后的数据清理与一维化转置，为PMC生产计划的高效排程提供了便利的数据结构。

效果如下图所示：

在“X5-纯电车”这类车型与其对应配置（如E09、E10等）之间不存在合并单元格的情况下，数据转换相较于涉及合并单元格的情形确实更为简单。只需应用以下公式即可实现所需转换：

=TOCOL(IF(C5:I10="√",C4:I4,NA()),3)

该公式含义如下：

TOCOL：该函数仍用于将指定区域内数据转置为一列。参数3类似上面的去除合并的效果；

IF(C5:I10="√",C4:I4,NA())：条件判断结构，检查C5到I10区域内的单元格是否含有“√”标记。如果有，则提取对应的C4到I4区域内的配置型号；否则返回NA（代表缺失值）。

C4:I4：当条件满足（即对应行有“√”标记）时，选取该行对应的配置型号数据。

整个公式的作用是筛选出含有“√”标记的行，并提取对应行上方的配置型号数据，然后将这些数据垂直转置为一列。如此，便完成了车型配置信息的一维化转换。

效果如下图所示：

在已经完成车型与配置对应关系转一维的基础上，接下来只需添加零件号及其对应关系，即可完成整个多维数据向一维的表格转换。为此，分别输入以下两个公式：

零件号：

=TOCOL(IF(C5:I10="√",B5:B10,NA()),3)

函数释义：与配置转一维的原理相同，只是返回的结果替换为对应的零件号。

对应关系：

=FILTER(TOCOL(C5:I10),TOCOL(C5:I10)="√")

函数释义：首先将C5:I10区域的数据转置为一列，其中包括表示对应关系的“√”和“-”符号。随后利用FILTER函数，依据筛选条件“TOCOL(C5:I10)="√"`，即筛选出转置后一列中包含“√”符号的行。这样，就成功筛选出了所有存在对应关系的车型与配置数据，其中“√”表示两者间存在对应关系，“-”则表示无对应关系。

最终，经过以上步骤，得到如下图所示的多维转一维后的表格数据，清晰呈现出零件号、车型与配置之间的对应关系。

总结而言，汽车零配件制造工厂面临的挑战在于为不同品牌、车型（涵盖燃油、纯电、混动等）提供适配零件，每个零件可能对应一种或多种车型，导致需求预测与生产计划排程复杂度显著提升。PMC部门需依据零件与车型数量的对应关系精确预估产量，以适应主机厂多变需求，维持供应链稳定。遵循“零件适用车型越多，需求量越大”的原则，PMC需调整安全库存策略，并具备快速匹配零件与车型、精准统计分析二者关系的能力。

处理零件与车型对应关系的关键在于将复杂的二维表转换为直观的一维表。以工厂技术部门提供的零件与车型表格为例，其中合并单元格的使用虽便于展示车型与配置间的归属关系，却降低了表格灵活性，增加了PMC排程难度。为解决这一问题，首先需要去除合并单元格，通过特定公式实现数据清理与一维化转置，提升排程效率。对于未合并的车型与配置数据，直接运用相关公式进行转换，简化操作流程。

在完成车型与配置的一维化转换后，进一步加入零件号及其与车型、配置的对应关系，形成完整的多维转一维表格。至此，PMC拥有了清晰、便捷的数据结构，能够迅速识别零件与各类车型及配置的对应关系，为高效、精准的生产计划与控制决策提供强有力支持。通过以上一系列数据处理与转换方法，汽车零配件制造工厂的PMC部门得以有效应对市场需求变化，优化资源配置，确保生产活动与市场需求紧密衔接，提升整体运营效率与服务质量。